BLUETOOTH LOW ENERGY APLICADO À LOCALIZAÇÃO INDOOR E ASSISTÊNCIA EM LOCALIZAÇÃO DE ROBÔS
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Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2023-06-14
Autores
BRUNO DA SILVA SOFFO
GABRIEL ALVES LEITE
GABRIEL LOPES PARREIRA DOS SANTOS
GUILHERME ALVES ROCHA
GABRIEL ALVES LEITE
GABRIEL LOPES PARREIRA DOS SANTOS
GUILHERME ALVES ROCHA
Orientador
Fagner De Assis Moura Pimentel
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Palavras-chave
Resumo
A localização em ambientes fechados é um problema muito comum quando é preciso
ter uma alta precisão no posicionamento de uma pessoa ou um objeto, com aplicação em diversas
áreas como, por exemplo, segurança de ambientes, rastreabilidade dentro de uma empresa,
localização de robôs autônomos, entre outras. Tratando-se de robôs autônomos, isto é, robôs
que circulam em um ambiente sem qualquer tipo de intervenção ou controle humano, existe um
grande desafio, que é conhecido como sequestro do robô. Embora seja possível utilizar-se dos
próprios sensores para realizar essa localização, pode ocorrer que o robô necessite percorrer
pelo ambiente até que seja possível se localizar novamente. O presente trabalho desenvolve
estudos para a utilização da tecnologia Bluetooth para a solução destes problemas em ambientes
indoor. Partindo desse ponto, foram estudadas diversas possibilidades de utilização de
transmissores e receptores Bluetooth e sua aplicação em ambientes variados, assim como a
aplicação do Filtro de Kalman para contornar o problema de ruído de sinal, presentes em sistemas
baseados na tecnologia de radiofrequência, e um algoritmo de trilateração para estimar a
posição do transmissor de sinal. Após a realização dos experimentos, foi possível concluir que
a melhor solução para a instabilidade do RSSI (Received Signal Strength Indication - indicador
de intensidade do sinal recebido), foi aplicando o Filtro de Kalman e removendo valores que
fugiam do desvio padrão, pois em um cenário controlado, foi possível ter 59,46% de melhora
na estabilidade comparado com valores sem nenhum tipo de filtro
Localization indoors is a very common problem when it is necessary to have high pre- cision in the positioning of a person or an object, with application in several areas such as, for example, environmental security, traceability within a company, location of autonomous robots, among others. In the case of autonomous robots, that is, robots that circulate in an environment without any kind of human intervention or control, there is a great challenge, which is known as robot kidnapping problem.Although it is possible to use the sensors themselves to perform this localization, it may happen that the robot needs to walk through the environment until it is possible to locate itself again. The present work presents a methodology based on signal trilat- eration to solve this problem in indoor environments and studies the accuracy of localization through the analysis of Bluetooth signal propagation and reception, using systems with varying receiver arrangements in the environment. After conducting the experiments, it was possible to perform signal trilateration using the proposed system. Furthermore, it was possible to conclude that the best solution for the instability of RSSI (Received Signal Strength Indication) was to apply the Kalman Filter and remove values that deviated from the standard deviation, as in a controlled scenario, it was possible to achieve a 59.46% improvement in stability compared to values without any filtering.
Localization indoors is a very common problem when it is necessary to have high pre- cision in the positioning of a person or an object, with application in several areas such as, for example, environmental security, traceability within a company, location of autonomous robots, among others. In the case of autonomous robots, that is, robots that circulate in an environment without any kind of human intervention or control, there is a great challenge, which is known as robot kidnapping problem.Although it is possible to use the sensors themselves to perform this localization, it may happen that the robot needs to walk through the environment until it is possible to locate itself again. The present work presents a methodology based on signal trilat- eration to solve this problem in indoor environments and studies the accuracy of localization through the analysis of Bluetooth signal propagation and reception, using systems with varying receiver arrangements in the environment. After conducting the experiments, it was possible to perform signal trilateration using the proposed system. Furthermore, it was possible to conclude that the best solution for the instability of RSSI (Received Signal Strength Indication) was to apply the Kalman Filter and remove values that deviated from the standard deviation, as in a controlled scenario, it was possible to achieve a 59.46% improvement in stability compared to values without any filtering.